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前言
在台灣多數民眾正沉浸在農曆新年的歡愉氛圍時，一個中國AI模型浮上檯面。它的訓練成本號稱約OpenAI的二十分之一、Meta的十分之一。在近期的財報會議上，也先後獲得蘋果執行長庫克(Tim Cook)、輝達執行長黃仁勳(Jensen Huang)、微軟執行長納德拉(Satya Nadella)、亞馬遜執行長賈西(Andy Jassy)、Alphabet執行長皮查伊(Sundar Pichai)及Meta執行長祖克伯(Mark Zuckerberg)等科技巨頭掌門人的讚許，而它正是「DeepSeek」。
DeepSeek是什麼？DeepSeek與ChatGPT的比較
DeepSeek，或稱「深度求索」，是由中國私募巨頭「幻方量化」於2023年五月所孵化的新創AI公司。接著，我們就透過與OpenAI的比較，來認識這個市場新星。
DeepSeek主力模型為2024年12月推出的V3模型與2025年1月推出的R1模型，前者採用了專家混合(Mixture-of-Experts, MoE) 架構，並採用多頭潛在注意力(MLA, Multi-Head Latent Attention)技術，以有效減少每次查詢(Query)所需的 KV 快取(KV Cache)，減少推理過程中的運算資源消耗，達到高效能與低成本的平衡，適用於需要大規模自然語言處理(NLP)的應用場景，而後者則基於前者架構進一步強化推理能力，係針對高級推理任務而生，另據媒體報導，公司原定今年五月發表的R2模型也可能更早推出；至於ChatGPT較知名的模型則包含ChatGPT-3.5、ChatGPT-4，以及後續如4o、o3mini等演進版本。與OpenAI這類先進者採取封閉式模型策略不同，DeepSeek係以開源為主，不過近期OpenAI 執行長奧特曼坦承錯誤，表示應該要學習 DeepSeek 將推理模型的思考過程公開，不排除未來會有越來越多先進者調整策略。
在定價的部分，DeepSeek的價格似乎也低上許多。以DeepSeek-R1為例，每百萬輸入tokens約0.55美元，每百萬輸出tokens需2.19美元，而在ChatGPT部分，若以o3-mini為例，每百萬輸入tokens為1.1美元，每百萬輸出tokens為4.4美元。而在成本部分，DeepSeek宣稱使用約2,048張H800 GPU，並在訓練階段共使用278.8萬H800 GPU小時，總訓練總成本僅約558萬美元，此訓練成本為Meta Llama的1/10，OpenAI GPT-4o的1/20，正式點燃市場對於美國AI發展的史普尼克危機(Sputnik crisis)隱憂。不過，外界對於DeepSeek的成本計算方式依舊存在質疑，包含母公司「幻方量化」在2021年就囤積了約10,000塊Nvidia A100 GPU，光在GPU的投資上就超過5億美元，伺服器的總資本支出約達16億美元，此外，未計入團隊可達年薪千萬的高階AI人才也可能低估此模型的投入成本。
表一、DeepSeek、ChatGPT 比較表
模型名稱 DeepSeek ChatGPT 開發公司 DeepSeek深度求索（中國） OpenAI（美國） 成立時間 2023年 2015年 主要模型 V3(2024/12推出)、R1(2025/01推出)、R2(預計2025年五月初前) ChatGPT-3.5(2022年11月發布)、GPT -4(2023年3月發布) 開源情況 R1(開源) GPT-2(開源)、GPT-3、GPT-4(閉源) 定價 以DeepSeek-R1為例，每百萬輸入tokens約0.55美元，每百萬輸出tokens需2.19美元。 以o3-mini為例，每百萬輸入tokens為1.1美元，每百萬輸出tokens為4.4美元。 訓練成本 558萬美元(DeepSeek-V3)，但外界普遍認為實際成本更高 1 億美元(GPT-4o)
資料來源：Artificial Analysis、TEJ整理
DeepSeek是否衝擊AI晶片前景?
過往全球AI晶片需求基本上由CSP(雲端服務廠商)所包下，尤其2024年CSP更是佔據了AI晶片市場近八成的出貨，因此CSP資本支出表現對於AI晶片的表現不言可喻。近年CSP廠在規模擴展定律(Scaling Laws)考量下，積極採購AI晶片以堆疊算力來完成個龐大參數量的模型，但此次DeepSeek透過訓練跟演算法的上的突破，利用蒸餾技術(Distillation)大幅降低成本，也使得市場對於算力堆疊的必要性跟CSP廠高資本支出策略有所質疑。不過，我們可以看到2025年四大CSP的資本支出持續攀高，合計規劃資本支出將達3,200億美元，年增達40.1%，其中，Amazon、Microsoft、Google與Meta規劃資本支出達1,000億美元、800億美元、750億美元及650億美元，個別年增率為20.5%、43.9%、42.9%及74.3%，此結果顯示四大CSP廠在AI基礎建設布局上皆不甘處落後，避免貽誤戰機，也讓2025年的AI晶片需求吞下一個定心丸。
表二、四大CSP廠2025年資本支出規劃（單位：億美元；%）
Amazon Microsoft Google Meta 合計 2024 830 556 525 373 2,284 2025(F) 1,000 800 750 650 3,200 年增率 20.5% 43.9% 42.9% 74.3% 40.1%
資料來源：TEJ整理，2025/02
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DeepSeek崛起對台灣AI產業的關鍵影響
台灣長期在全球AI產業鏈中扮演舉足輕重的角色，無論是半導體製造、IC設計、電子代工(EMS)或是高速運算(HPC)設備，台灣企業皆在各個環節中發揮關鍵影響力。以AI發展為例，台積電為輝達(Nvidia)、超微(AMD)及谷歌(Google)等國際科技巨頭提供最先進的晶圓代工服務；聯發科與世芯-KY等IC設計公司則積極投入AI運算晶片的開發；EMS大廠如鴻海、廣達與緯創則在AI伺服器與終端設備組裝上扮演關鍵供應鏈角色；此外，台灣的光通訊產業亦因應AI大規模運算對高速數據傳輸的需求而受惠。
此次DeepSeek的推出進一步顯示AI技術發展的快速變化，也讓我們觀察到近期新聞與公司動態中，幾個與DeepSeek發展密切相關的台灣核心AI產業的發展趨勢：
- 半導體產業：台積電、聯發科、世芯-KY等受惠HPC、ASIC/SoC需求提升，長期先進製程與封裝導入不減反增
- EMS產業：鴻海、廣達、緯創、技嘉、華碩等除受惠AI PC & AI手機出貨量增外，雲端AI基建市場布局續加溫
- 光通訊及化合物半導體產業：聯亞、光環、華星光、光聖、聯鈞等業者將提供更多高速光收發模組相關產品以應對AI普及所帶來更多的高速數據傳輸需求
此外，DeepSeek的發展也突顯了AI推論晶片市場的變化，客製化AI ASIC的需求正在增加。台灣在晶圓代工、IC設計與伺服器製造等領域擁有完整供應鏈，未來可望在全球AI產業變革中持續扮演關鍵角色。
未來展望：AI產業格局與算力需求變化
隨AI應用成本下降且2025年資本支出已達高峰，階段性算力布局逐步滿足，2026年後CSP廠確實可能放緩資本支出，但考量規模擴展定律依舊存在，且根據傑文斯悖論，AI應用成本下滑後，反倒有望帶動整體AI應用規模，故估計未來仍能維持一定水準擴張表現。除此之外，隨CSP廠持續推展推論型大型語言模型(Reasoning LLM)以強化模型的深度思考能力，也有望帶動算力需求不減反增，尤其近日輝達財務長Colette Kress也同樣談到，長時間思考的推理型AI模型會額外生成資訊來「思考」答案，也使得每項任務所需算力可能比一次性推論AI模型多出100倍。
另一方面，雖然2024年，但隨著AI應用成本下降及終端AI應用場景多元開展，我們有望看到更多一般企業加入採購行列。以中國為例，根據媒體報導，目前DeepSeek已分別獲得手機、汽車、基金、電信及雲端運算等領域企業及政府相繼導入，在新一波AI熱潮帶動下，也推動諸多中國企業大幅提高近期對於H20等二線GPU的下單量。
此外，DeepSeek的出現也將讓AI晶片的形勢有所不同。過往來說，AI晶片主要以通用型GPU為主，如Nvidia的H100、A100等，但隨著 DeepSeek讓AI的進入門檻降低後，終端裝置應用的多元性及低功耗需求將推動ASIC這類客製化晶片的需求。不過，ASIC本身開發時間較長，且開案成本也不低，加上未來推論需求會更要求局部互聯性，且Nvidia具有成熟的CUDA運算架構，故未來應為ASIC與GPU並存的世界。
從DeepSeek看未來，台灣AI產業的發展方向
隨著AI應用的普及與推理能力的提升，市場對於算力的需求將持續增加，而台灣企業在半導體、伺服器製造、光通訊等領域擁有完整的產業鏈，將在這波變革中發揮關鍵作用。此外，DeepSeek的發展也凸顯出AI推論技術的進步與成本優化可能對未來算力架構帶來的影響。展望未來，台灣企業若能持續強化技術研發、深化與國際AI企業的合作，將有望在全球AI市場中保持競爭優勢，進一步鞏固在高階AI運算與應用領域的地位。
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